京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
非结构化数据分析,让数据带动生产力
近年来“大数据”及“数据分析”的概念火爆异常,然面对大数据分析时,国内外却有着不小的差距,国内企业仍以结构化数据分析为主,而美国的很多企业却早已向非结构化数据迈进。
非结构化数据分析目前属于非常前沿的技术,需求量很大,但是在市场上几乎是一片空白,Derek Wang(汪晓宇博士--美国数据分析科学家、前北卡大学夏洛特分校助理敎授、夏洛特视觉中心主任)与其团队看到这个领域的巨大潜力,并且把握住了机会,悉心研发的Taste新型非结构化数据分析平台,在短短的四五个月的时间里成功拿下了几十家中小企业的合作,一些大厂商同样抛出了橄榄枝,其中包括6家《福布斯》全球500强的公司以及多家美国主流企业。
Taste Analytics这款软件在美国为何如此抢手?如何走进中国市场?就相关问题,我们对美国非结构化数据分析领军企业Taste Analytics创始人Derek Wang(汪晓宇)博士进行了采访。
美国率先实现非结构化数据分析
Derek Wang在介绍Taste Analytics这款产品时说道:“The Taste Signals Platform是一套可用于每一个企业日常经营的实时的智能数据分析平台,其最独特的地方在于强大的非结构化数据的分析能力,目前其不仅可以分析传统的结构化数据,也可以分析包括中文在内的12种文字、语音等非结构化数据。Taste Analytics可以对数据、文字以及语音进行实时分析,结合了舆情分析、语义分析、人机互动三重机制,目前,针对文档类的筛选分析效果明显,在未来的十二个月之内,图像处理包括视频分析的非结构化部分也推动到市场上。这款产品可以可视化分析结果,操作界面也非常简单,母亲辈的人都会使用,在美国这边的客户一般五到十分钟就可以轻松掌握”,在问道Taste Analytics 的应用范围及场景时,Derek Wang 给出了这样的回答:“ Taste Analytics是一个分析平台,最大的市场是中小企业,但是对于一些大企业来说,同样适用, 例如亚马逊,他们的核心业务不是做数据分析,对外提供的产品也并非这方面,然而在美国我们一直保持着合作。对于应用场景而言,Taste Analytics的服务适用于各种非结构化数据分析场景,只要有聊天记录、对话记录和邮件记录,就可以和数据源直接对接,非常易用而且安全。“在谈到数据安全问题时,我们不免有些疑惑,因为之前Derek Wang谈到:“基于云平台,让客户可以了解到进行数据分析”,但是实际上很多客户在应用云时难免会担心数据泄露,影响安全,毕竟都是日常交易或者是核心数据,基于这点,Derek Wang给出了这样的回答:“我们非常重视安全,基于不同企业类型的考虑,会有两套不同的方案,对于大企业来讲,如金融企业或者IT商,我们可以直接部署到企业内部的安全平台上,所有的云平台都将在企业私有云或者是机房内部进行部署,对于中小企业或者个人来说,我们有一套安全加密云,我们所有的服务器跟最高级安全加密模式是匹配的,最大程度化的保证了用户数据不被泄露。”那么对于数据的准确性是如何判断的?类似于恶意评价的筛选如何做到呢?“我们系统里面自带智能算法,可以剥离出哪些言论来自机器,哪些言论是垃圾,通过筛选让核心的语意内容展示出来,智能屏蔽掉恶意或者说是垃圾信息”。Derek Wang这样答道。
国内市场有望填补非结构化数据分析空白
目前,国内的企业在进行大数据分析时,仍以分析结构化数据为主,而对于内涵丰富的非结构化数据,市面上并没有有效的工具进行分析。考虑到中国市场和美国市场不太一样,这款产品如何本土化走进生活,进入中国市场后的合作伙伴如何选择?”我跟国内的合作模式有三种,渠道、分销和整合,我们在进入中国市场时,不会以我们为本土方向,而是会选择与国内一些比较知名的大数据公司进行合作,把产品结合到他们已有的大数据产品平台中,把数据分析的实用性带给中国广大企业级的客户应用,让客户从中受益,同时,我们也会给中国企业提供非常本地化的服务。从大家最关心的安全角度讲,如果是企业内部的私有数据,我们可以把平台放到企业防火墙内或者内部云里;如果是外部数据,我们的爬虫会自动抓取这些数据,”Derek Wang博士说,“我们一直希望的就是,让企业用最小的付出,得到最好的结果。”
写在最后:Taste Analytics的愿景是“用数据带动生产力”以及“将每个人都变为数据科学家”。其在美国的成功创建,与美国整体市场环境有着很大关系,包括欧洲市场,目前来讲对B2B的软件平台模式都比较信赖,在相对完整的行业体系下,市场活跃度以及成熟度也比较高,那么对于目前的中国市场而言,要想成功介入,势必还要做很多功课,在如何本土化改良以及合作伙伴的选择上,还需考虑周全,Derek Wang预计此产品在明年年初有望进入中国市场,目前还在进行市场调研以及产品本土化的准备工作,究竟效果如何,能否帮助中国企业走出数据分析的困境?让我们拭目以待。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27